BACKGROUND: Accurate prediction of lymph node metastasis (LNM) in non-small cell lung cancer (NSCLC) is crucial for staging and treatment planning. This study aimed to establish a standardized machine learning workflow based on routinely available clinical, serological, and PET/CT-derived parameters to enhance preoperative LNM risk stratification.
METHODS: This retrospective study included 255 patients with histologically confirmed NSCLC, all of whom underwent systematic lymph-node dissection. Patients were randomly divided, with stratification by pathological lymph-node status, into a traini
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Lipolysis is a longstanding and appealing topic within the dairy industry. Having been extensively researched throughout the twentieth century, lipolysis is often prematurely dismissed as a settled or outdated field of study. In recent years, the advent of robotic milking systems and increased milking frequencies have led to a rise in lipolysis levels, sparking renewed interest in the monitoring of milk quality. Predicting lipolysis more effectively relies on the analysis of free fatty acid (FFA) concentrations. Recent research has demonstrated the feasibility of quantifying individual FFA in
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Heart failure (HF) is a major public health issue globally, requiring early risk stratification to improve patient outcomes. Despite numerous machine learning (ML) applications in HF prediction, critical gaps persist: lack of systematic algorithm benchmarking under standardized conditions, reliance on single explainable AI (XAI) methods, and insufficient attention to class imbalance. We provide the first comprehensive benchmark of 10 ML algorithms for HF risk stratification and establish a validated dual-XAI framework for clinical deployment.
METHODS: We analyzed a publicly avai
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Background and Objective: Maximal oxygen uptake (VO2max) is a fundamental indicator of cardiorespiratory fitness in sports medicine, essential for athletic profiling and training prescription. However, traditional direct measurements require exhaustive physical testing, which induces considerable physiological stress, limits testing frequency, and increases the risk of injury. To address this problem, this study aimed to eliminate the need for exhaustive protocols by developing a highly precise, non-invasive digital prediction model for VO2max utilizing readily available anthropometric data an
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Computed Tomography (CT) imaging captures detailed cross-sectional images of the pancreas and surrounding structures and provides valuable information for medical professionals. The classification of pancreatic CT images presents significant challenges due to the complexities of pancreatic diseases, especially pancreatic cancer. These challenges include subtle variations in tumor characteristics, irregular tumor shapes, and intricate imaging features that hinder accurate and early diagnosis. Image noise and variations in image quality also complicate the analysis. To address these classificati
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Artificial Intelligence (AI) approaches in clinical science require extensive data preprocessing (DP) steps prior to building AI models. Establishing DP pipelines is a non-trivial task, mainly driven by purely mathematical rules and done by data scientists. Nevertheless, clinician presence shall be paramount at this step. The study proposes a data preprocessing approach driven by clinical domain knowledge, where clinician input, in form of explicit and non-explicit rules, directly impacts the algorithms' decision-making processes, thus, making the DP planning phase more inclusive f
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
AIMS: This study aims to develop and validate an optimal model for predicting worsening heart failure (WHF). Multiple machine learning (ML) algorithms were compared, and the results were interpreted using SHapley Additive exPlanations (SHAP). A clinical risk calculation tool was subsequently developed based on these findings.
METHODS AND RESULTS: This nested case-control study included 200 patients with chronic heart failure (CHF) from the China-Japan Friendship Hospital (September 2019 to December 2022). Sixty-five variables were collected, including basic information, physical and chemical
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2022eng
PURPOSE: The field of artificial intelligence is ever growing and the applications of machine learning in spine care are continuously advancing. Given the advent of the intelligence-based spine care model, understanding the evolution of computation as it applies to diagnosis, treatment, and adverse event prediction is of great importance. Therefore, the current review sought to synthesize findings from the literature at the interface of artificial intelligence and spine research.
METHODS: A narrative review was performed based on the literature of three databases (MEDLINE, CINAHL, and Scopus)
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: To develop a machine learning (ML) framework to identify postprandial glucose responses (PPGR) automatically from continuous glucose monitoring (CGM) data in pregnant adults with gestational diabetes mellitus (GDM).
METHODS: Pregnant adults diagnosed with GDM or impaired glucose tolerance (IGT) wore blinded CGMs and logged mealtimes for up to three 14-day time periods after enrollment. A random forest ML algorithm was applied to identify morning PPGRs from daily CGM profiles, and its performance compared against PPGRs derived using self-reported mealtimes.
RESULTS: 21 participants
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Intraoperative hypotension (IH) is common in patients receiving general anesthesia and can lead to serious complications such as kidney failure, myocardial injury and increased mortality. The Hypotension Prediction Index (HPI) algorithm is a machine learning system that analyzes the arterial pressure waveform and alerts the clinician of an impending hypotension event. The purpose of the study was to compare the frequency of perioperative hypotension in patients undergoing major abdominal surgery with different types of hemodynamic monitoring. The study included 61 patients who were monitored w
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Despite the established value of genomic testing strategies, practice guidelines for their use do not exist in many indications.
OBJECTIVES: We sought to validate a recently introduced scoring algorithm for dystonia, predicting the diagnostic utility of whole-exome sequencing (WES) based on individual phenotypic aspects (age-at-onset, body distribution, presenting comorbidity).
METHODS: We prospectively enrolled a set of 209 dystonia-affected families and obtained summary scores (0-5 points) according to the algorithm. Singleton (N = 146), duo (N = 11), and trio (N = 52) WES data
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The presented study applies the methods of data mining and prediction models to the subject of memory functioning in developmental dyslexia. This article sets forth the results of an analysis of the decision tree algorithm for the classification of dyslexia/non-dyslexia, based on frequency data from the modified simplified conjoint recognition experiment-a paradigm based on the fuzzy-trace theory used to investigate verbatim and gist memory. This decision tree model was created with the use of the C&RT algorithm, which makes a prediction of the classification with the use of four predictors: t
Клиническое исследованиеСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Wind turbines worldwide cause high mortality in long-lived bats through collisions. To mitigate these impacts, operators commonly apply blanket curtailment by stopping turbine blades under low wind speed and mild temperature, when bat activity is often high and energy production is low. Nevertheless, this approach shows highly variable effectiveness. More advanced curtailment tools exist, but evidence for their efficiency and practical implementation remains limited. Using acoustic monitoring data collected over 25,588 nights at 123 wind turbine nacelles in France, we trained algorithms to pre
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
INTRODUCTION: Superficial duodenal epithelial tumors (SDETs) and non-neoplastic lesions (NNLs) often appear similar on conventional endoscopy, complicating real-time differentiation and leading to frequent biopsies. However, duodenal biopsy is invasive and may hinder subsequent endoscopic resection. We previously developed a diagnostic algorithm using magnified endoscopic examination with image-enhanced endoscopy (IEE-ME) to distinguish SDETs from NNLs. This study aimed to prospectively validate the diagnostic performance of this algorithm in clinical practice.
METHODS: In this single-center
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Low dose aspirin is recommended for the prevention of pre-eclampsia in high-risk women. As part of the formative work for the "Preventing pre-eclampsia: Evaluating AspiRin Low-dose regimens following risk Screening" (PEARLS) trial, we aim to validate and implement a pre-eclampsia risk-screening algorithm, based on a restricted-variable version of the Fetal Medicine Foundation (FMF) algorithm. In the trial phase, we will compare different daily aspirin doses (75 mg vs. 150 mg) for pre-eclampsia prevention and postpartum bleeding in high-risk women. This study protocol outlines the v
СтатьяПротокол клинического исследованияПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the potential real-world application of a machine learning (ML) algorithm, developed and trained on heart failure (HF) cohorts in the USA, to detect patients with undiagnosed wild type cardiac amyloidosis (ATTRwt) in the UK.
DESIGN: In this retrospective observational study, anonymised, linked primary and secondary care data (Clinical Practice Research Datalink GOLD and Hospital Episode Statistics, respectively, were used to identify patients diagnosed with HF between 2009 and 2018 in the UK. International Classification of Diseases (ICD)-10 cl
Наблюдательное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology2020eng
AIMS: No data exist concerning the clinical performances of the subcutaneous implantable cardioverter-defibrillator (S-ICD) atrial fibrillation (AF) detection algorithm. We aimed to study the performances and implications of the latter in a 'real-world' setting.
METHODS AND RESULTS: Between July 2017 and August 2019, 155 consecutive S-ICD recipients were included. Endpoint of the study was the incidence of de novo or recurrent AF using a combined on-site and remote-monitoring follow-up approach. After a mean follow-up of 13 ± 8 months, 2531 AF alerts were generated for 55 patients. A blinded
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: Post-resuscitation guidelines recommend a multimodal algorithm for outcome prediction after cardiac arrest (CA). We aimed at evaluating the prevalence of indeterminate prognosis after application of this algorithm and providing a strategy for improving prognostication in this population.
METHODS: We examined a prospective cohort of comatose CA patients (n = 485) in whom the ERC/ESICM algorithm was applied. In patients with an indeterminate outcome, prognostication was investigated using standardized EEG classification (benign, malignant, highly malignant) and serum neuron-specific en
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Unfortunately, global efforts to promote "how much" physical activity people should be undertaking have been largely unsuccessful. Given the difficulty of achieving a sustained lifestyle behavior change, many scientists are reexamining their approaches. One such approach is to focus on understanding the context of the lifestyle behavior (ie, where, when, and with whom) with a view to identifying promising intervention targets.
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop and implement an innovative algorithm to determine "where" physical activity occurs using proximity sensors
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Several noninvasive blood biomarkers have been established for the assessment of liver fibrosis in patients with chronic hepatitis B virus (HBV) infection, but their clinical performance remains inconclusive. Here, we compared the diagnostic performance of these biomarkers and developed a novel algorithm for assessing liver fibrosis. Six hundred and sixteen chronically HBV-infected and treatment-naïve patients who underwent liver biopsy were enrolled and randomly divided into training (N=410) and internal validation cohorts (N=206). One hundred and fifty-nine patients from another centre were
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования